1.环境 python2.7 2.库 xlwt.demjson.json 3.code # -*- coding: utf-8 -*- import xlwt,demjson,json if __name__ == '__main__': '''读取excel''' x = 0 #初始值 横轴 y = 0 #初始值 数轴 wbk = xlwt.Workbook() sheet = wbk.add_sheet('sheet 1') with open('api.json', 'r') as t:

.net core2.0添加json文件并转化成类注入控制器使用 上一篇,我们介绍了如何读取自定义的json文件,数据是读取出来了,只是处理的时候太麻烦,需要一遍一遍写,很枯燥.那么有没有很好的办法呢?经过钻研,办法有了. 既然一个一个读取比较麻烦,那么可以把它放入一个类里面么?当然可以.这样直接注入这个类,让控制器去读取,那么就不需要每次加载它了,一次加载就可以在任何地方使用了. 由于本文是接这上一篇文章的更新介绍,请先读取上一篇文章再浏览此篇文章 (1):在Models文件夹中添加类Clas

ADO.NET   一.ADO.NET概要 ADO.NET是.NET框架中的重要组件,主要用于完成C#应用程序访问数据库 二.ADO.NET的组成 ①System.Data  → DataTable,DataSet,DataRow,DataColumn,DataRelation,Constraint,DataColumnMapping,DataTableMapping ②System.Data.Coummon     → 各种数据访问类的基类和接口 ③System.Data.SqlClient 

一.安装环境:windows10,anaconda3,python3.6         由于框架maskrcnn需要json数据集,在没安装labelme环境和跑深度学习之前,我安装的是anaconda3,其中pyhton是3.7版本的,经网上查阅资料,经过一番查找资料,发现,原来在2019年,TensorFlow还不支持python3.7,所以,迫于无奈,我只能乖乖把python的版本退回到3.6版本,具体步骤也很简单.就是打开anaconda prompt ,然后输入conda insta

上一篇,我们介绍了如何读取自定义的json文件,数据是读取出来了,只是处理的时候太麻烦,需要一遍一遍写,很枯燥.那么有没有很好的办法呢?经过钻研,办法有了. 既然一个一个读取比较麻烦,那么可以把它放入一个类里面么?当然可以.这样直接注入这个类,让控制器去读取,那么就不需要每次加载它了,一次加载就可以在任何地方使用了. 由于本文是接这上一篇文章的更新介绍,请先读取上一篇文章再浏览此篇文章 (1):在Models文件夹中添加类Class,并填写如下代码: namespace CoreDemo.Mod

一. 思路 今天接到个小任务,让把json文件转换成excel文件,按照列展开. 思路:既然json已经都已经是现成的,那直接将json文件做读操作,在通过不同的key,找到对应的信息,在存到单元格中,在写操作,生成excel文档 二.jar包 涉及到的jar包,阿里的fastjson和poi的jar包 三.代码 我的json文档里数据的格式是这样的 [ { "total": 1, "name": "规则限制:XXXX", "timeS

一.需求 1.'score.json' 文件内容: { "1":["小花",99,100,98.5], "2":["小王",90,30.5,95], "3":["小明",67.5,49.6,88] } 2.读取json文件保存到数据库,并计算出每个人的总分和平均分 二.实现代码 import json, xlwt def read_score(jsonfile): with open(j

前言 今天在帮老师做年终党统的时候,发现管理平台上没有将正在发展的同志的信息导出功能,只能一个一个点击进去查看,操作起来步骤很多很麻烦,所以我就想到了"扒"一下这个网页,扒下来发现是JSON格式然后,就想到了将这个直接转成Excel就会方便很多,网上有很多这个在线json转excel的工具,但是我怕信息泄露(虽然这个时代没啥隐私,但是大家还是得注意保护哦),所以就弄个网页,用JS将json转成excel: 样例 ​ 转化首页 ​ JSON文件 ​ 导出情况 js是用的xlsx.full

excel的格式如下 python代码如下,这里最难的就是合并单元格的处理 import xlrd import json excel_obj = xlrd.open_workbook("test.xlsx") sheet_name = excel_obj.sheet_names()[0] sheet_obj = excel_obj.sheet_by_index(0) hadoop_dict = { "services": [ "AMBARI_METRIC

记点笔记,加深印象!最近有个导入Excel工能需要完成,Excel列名是中文的,导入Excel我用的NPOI插件,如果不对Excel做解析,列名有可能会给我带来一些字符方面的麻烦,于是想到了一个比较low的办法,做一个Json配置文件,对应我的Excel列头,然后读取Excel时与json文件匹配,同时需要校验Excel数据是否合法,创建DataTable.主要代码如下: 1.Json文件: [ { "Name": "Inventory", "CnName

先创建一个web项目,在根目录放置需要转换的json文件,直接读取静态Json文件加载数据进行转换,代码如下: string Json = string.Empty; List<object> list = new List<object>(); string filePath = Server.MapPath("/***.json");//指定目录下的json文件(当前为根目录) using (FileStream fs = new FileStream(fi

小程序导入,别人导出的数据库json文件,错误信息如下: 导入数据库失败, Error: Poll error, 导入数据任务(id:373985)异常,错误信息:解析导入文件错误,请检查导入文件内容,仅支持导入json格式数据及excel文件,错误详情如下: JSON decoder out of sync - data changing underfoot? 导入的标准json文件格式如下: [  {    "_id": "W-Fq-Ku9e31Z7K3i", 

5.1 文件存储 文件存储形式可以是多种多样的,比如可以保存成 TXT 纯文本形式,也可以保存为 Json 格式.CSV 格式等,本节我们来了解下文本文件的存储方式. 5.1.1 TXT文本存储 将数据保存到 TXT 文本的操作非常简单,而且 TXT 文本几乎兼容任何平台,但是有个缺点就是不利于检索,所以如果对检索和数据结构要求不高,追求方便第一的话,可以采用 TXT 文本存储,本节我们来看下利用 Python 保存 TXT 文本文件的方法. 1. 本节目标 本节我们要保存知乎发现页面的热门问题

概述 今天我同学问我如何转换json文件,没处理过,网上搜了一下,json转excel的很少,反过来倒是有许多人写了工具. json文件的结构大致是这样的: {, , }, , "type": "user"} {, , }, , "type": "user"} {, , }, , "type": "user"} {, , }, , "type": "user

p.p1 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 12.0px ".PingFang SC"; color: #454545 } span.s1 { font: 12.0px "Helvetica Neue" } 主要在Collection Runner中执行,具体的话不多说,直接上操作步骤 示例要求:添加客户信息6条,要求姓名.电话号码均不同,request提交参数包含name.mobile, 操作步骤: 1.打开exce

一.概念理解 1.json.dumps()和json.loads()是json格式处理函数(可以这么理解,json是字符串) (1)json.dumps()函数是将一个Python数据类型列表进行json格式的编码(可以这么理解,json.dumps()函数是将字典转化为字符串) (2)json.loads()函数是将json格式数据转换为字典(可以这么理解,json.loads()函数是将字符串转化为字典) 2.json.dump()和json.load()主要用来读写json文件函数 二.代

0.问题现象 爬取 item: 2017-10-16 18:17:33 [scrapy.core.scraper] DEBUG: Scraped from <200 https://www.huxiu.com/v2_action/article_list> {'author': u'\u5546\u4e1a\u8bc4\u8bba\u7cbe\u9009\xa9', 'cmt': 5, 'fav': 194, 'time': u'4\u5929\u524d', 'title': u'\u96f

一个汽车图标的训练集:train.json [{"items": [{"label_id": "0028", "bbox": [240, 198, 268, 222]}], "image_id": "500_0Ak1_rpeQjUJL_nbKBYijb.jpg"}, {"items": [{"label_id": "0028",

2.JSON文件存储 全称为JavaScript Object Notation 通过对象和数组的组合来表示数据,构造简洁且结构化程度非常高.是一种轻量级的数据交换格式 2.1 对象和数组 在JavaScript中 一切皆对象. 因此任何类型都可以通过json来表示,如 字符串,数字,对象,数组等 对象 : 在JavaScript中使用{}括起来 数据结构为{key1:value,key2:value2...}的键值对结构 在面向对象中 key为对象的属性,value为对应的值,键名可以使用整数

最近在整理文件,准备把vcf文件转化为Excel格式,或者CSV格式,网上搜了一堆资料,还真有人专门开发出转化格式的工具:叫vcf2csv(下载地址http://vcf2csv.sourceforge.net/#links),赶紧下载安装,开始转化,结果弹出行列不一致的错误,遂放弃. 尝试了一堆无用的工具以后,想着能不能用R的write.csv来实现转化,结果顺利解决.现将示例代码演示一下: data<-read.table("/path/data.vcf",header=F)